คู่มือ GEX สำหรับผู้เริ่มต้น — และประโยคท้ายคลิปที่อธิบายว่าทำไมทองทำแบบนี้ไม่ได้

ทำไมหน้านี้อยู่ในคลัง — เพราะมันเป็นคำอธิบาย GEX ที่เป็นระบบที่สุดเท่าที่เราเจอในคลิปเดียว ตั้งแต่ขนาดตลาดไปจนถึงสองระบอบของดีลเลอร์ · และเพราะ สองนาทีสุดท้ายของคลิปตอบคำถามที่ค้างคาในคลังนี้มานาน ว่าทำไมสิ่งที่เราวาดบนชาร์ตทองถึงไม่ใช่ GEX ของจริง — ผู้พูดเองเป็นคนบอก ไม่ใช่เรา · ส่วนที่เราเติมคือตัวเลขจากการวัดบนทอง ซึ่งตรงกับเขาครึ่งเดียว

1. ข้อเสนอหลัก — แผนที่ว่าใครจะถูกบังคับให้ซื้อขายตรงไหน 1:40

เขาเปิดด้วยการบอกว่านี่ไม่ใช่ออสซิลเลเตอร์แบบ Bollinger Band หรือ RSI ที่เฉลี่ยแท่งย้อนหลัง 20 แท่ง แต่เป็น

“เหมือนมีแผนที่สมบัติที่บอกคุณ ก่อนมันจะเกิด ว่า market maker ของออปชันจะถูกบังคับให้ซื้อหรือขายสัญญา หุ้น หรือฟิวเจอร์สจำนวนมหาศาลตรงไหน แล้วทำให้ราคาขยับ”

เขาบอกว่าใช้เพื่อสามเรื่อง (0:33): รู้ว่าวันนี้จะผันผวนหรือจะย่ำ · รู้ว่าราคาน่าจะเร่งหรือชะลอตรงไหน · และหาโซนเข้าออกที่ดีที่สุด

2. ขนาดของตลาด — ตัวเลขที่ทำให้ข้อเสนอมีน้ำหนัก 2:51

ตรวจจากสไลด์บนจอด้วยเฟรมความละเอียดเต็มแล้ว ตัวเลขตรงกับที่พูด:

ตลาด	ปริมาณตามมูลค่าอ้างอิงต่อวัน
หุ้นสหรัฐทั้งตลาด	500 พันล้าน
ETP (ETF, ETN, ETC)	200 พันล้าน
ฟิวเจอร์สดัชนี (ES, NQ)	750 พันล้าน
ออปชัน	3.2 ล้านล้าน

ออปชันมากกว่าสามอย่างแรกรวมกันเกือบสองเท่า · และตามข้อมูล CBOE ที่เขาอ้าง ครึ่งหนึ่งของปริมาณนั้นมาจากรายย่อยและสถาบัน (ส่วนใหญ่เป็นรายย่อย) อีกครึ่งคือ market maker (3:04)

3. market maker ทำเงินจากสเปรด แล้วจึงต้อง hedge 3:20

เขายกตัวอย่างเป็นตัวเลข: market maker เสนอขายที่ 120 และเสนอซื้อที่ 100 ตลอดเวลา · ใครจะซื้อก็ซื้อจากเขาที่ 120 ใครจะขายก็ขายให้เขาที่ 100 · เก็บส่วนต่าง 20 ต่อรอบ คูณด้วยหลายล้านรอบต่อวัน บนสินค้าที่มีเลเวอเรจราว 100 เท่า

ความเสี่ยงที่ตามมา: ถ้าเขาขายคอลให้ใครไป แล้วราคาขึ้น เขาขาดทุน · เขาจึงต้องซื้อสินทรัพย์อ้างอิงในปริมาณที่เท่ากันเพื่อกลบ (5:01) · เพราะปริมาณออปชันมหาศาล กระแสจำนวนมากในหุ้นและฟิวเจอร์สดัชนีจึงมาจากการ hedge ของ market maker ไม่ใช่จากคนที่มีมุมมองต่อราคา

4. สองชั้นของการอ่านออปชันโฟลว์ 6:09

นี่เป็นการแบ่งที่ชัดและมีประโยชน์ที่สุดในคลิป

ชั้น	ดูอะไร	ตอบคำถามว่า
1 · Positioning data	put/call wall · ปริมาณและ delta ของออปชัน · ไม้ใหญ่	ตลาด (ส่วนใหญ่รายย่อย) กำลังเดิมพันอะไร
2 · Dealer exposure	GEX จริง	ดีลเลอร์จะ ถูกบังคับ ให้ทำอะไรเมื่อราคาไปถึงตรงนั้น

ชั้นแรกคือครึ่งเดียวของตลาด เขาย้ำที่ 13:55 ว่าทั้งหมดที่โชว์มาก่อนหน้านั้นเป็นแค่อารมณ์ตลาด ยังไม่ใช่ gamma

ชั้นที่ 1 โดยย่อ

• put/call wall (6:43) — ระดับที่มีปริมาณคอลหรือพุตมากที่สุดในโปรไฟล์ 0DTE · คาดว่าจะทำหน้าที่เป็นแนวรับแนวต้าน ⚑ เขาบอกเองที่ 9:20 ว่า “ไม่ใช่ทุกครั้งที่จะเป็นแนวรับหรือแนวต้าน”
• ปริมาณและ delta ของออปชัน (9:45) — มองหาค่าผิดปกติที่โผล่เหนือค่าเฉลี่ย ซึ่งมักตรงกับจุดกลับตัว · delta คือกระแสเบี้ยประกันสุทธิ ซึ่งสำหรับ 0DTE แทบจะเป็นอารมณ์ของรายย่อย — เขาชี้ว่าตลอดขาลงทั้งขา “รายย่อยไล่ซื้อ อย่างที่มักทำกัน” (10:48)
• ไม้ใหญ่ (11:18) — กรองที่เบี้ยขั้นต่ำหนึ่งล้านดอลลาร์ · สี่เหลี่ยม = พุต ข้าวหลามตัด = คอล · รูปทึบ = เปิดไม้ใหม่ รูปกลวง = ปิดไม้ · ตัวอย่างที่เขายก: bear call spread 4,000 สัญญา S&P มูลค่า 4.2 ล้านดอลลาร์ ซึ่งต้องใช้บัญชีระดับหลายสิบล้าน (13:08)

⚑ ตรงนี้เขาพูดว่าไม้ใหญ่พวกนี้ “ส่วนใหญ่กำไรงาม” แล้วรีบเติมทันทีว่า “ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน และผมไม่ได้บอกว่ามันสำเร็จ” (13:37) — ไม่มีข้อมูลรองรับข้ออ้างนี้ในคลิป

5. ⭐ ชั้นที่ 2 — สองระบอบที่ตรงข้ามกันสุดขั้ว 15:41

gamma เป็นหนึ่งในสามตัวที่กำหนดการ hedge ของดีลเลอร์ ร่วมกับ charm และ vanna ซึ่งทั้งหมดลงเอยที่ delta (15:24) · กระบวนการเรียกว่า dynamic delta hedging

ระบอบ	ดีลเลอร์อยู่ฝั่งไหน	ราคาขึ้นเขาทำอะไร	ราคาลงเขาทำอะไร	ผลต่อตลาด	ใช้มองหา
gamma บวก	ถือออปชันสุทธิ	ขาย	ซื้อ	บีบความผันผวน · ย่ำ	การกลับตัว
gamma ลบ	ขายออปชันสุทธิ	ซื้อ	ขาย	ขยายความผันผวน · เร่ง	การไปต่อ

บนจอ โซนสีน้ำเงินคือ gamma บวก โซนสีแดงคือ gamma ลบ (18:22) · เขาเดินผ่านการรีเพลย์เซสชันหนึ่งให้ดูว่าราคาย่ำอยู่ในโซนน้ำเงิน แล้วเร่งทันทีที่ทะลุเข้าโซนแดง

นอกจากระดับรายตัว ยังมีระบอบรวม (21:40) — ค่า GEX สุทธิของทั้งเซสชันบอกว่าโดยรวมวันนี้เป็นวันบีบหรือวันเร่ง ซึ่งใช้ตัดสินในโซนที่ไม่มีระดับใหญ่ ๆ

⭐ เส้นแบ่งขนาดที่เขาให้ไว้ (22:42): ระดับ gamma ขนาดร้อยล้านถึงเจ็ดร้อยล้าน “ไม่ใช่ระดับที่ดี” · ที่ควรเอามาคิดคือระดับที่เป็น พันล้านขึ้นไป

6. สิ่งที่คลิปไม่มี

ตรวจด้วยเฟรมจริงตลอด 28 นาที รวมถึงการซูมความละเอียดเต็มสองช่วงที่มีตัวเลข:

• ไม่มีสถิติสักตัว — ไม่มี win rate ไม่มี expectancy ไม่มีจำนวนไม้ ไม่มีช่วงเวลาที่ทดสอบ · ตัวอย่างทั้งหมดคือการรีเพลย์เซสชันเดียว เลือกมาแล้ว
• ไม่มีการทดสอบย้อนหลัง — เครื่องมือที่เขาใช้มีโหมด back-tester (เขาเรียกเองที่ 8:23) แต่เขาใช้มันเลื่อนดูเซสชันทีละก้าว ไม่ได้ใช้นับสถิติ
• ไม่พูดถึงทองคำเลย — ทั้งคลิปเป็น SPX, ES, NQ, NDX, QQQ, SPY เท่านั้น
• charm และ vanna ถูกเลื่อนไปคลิปหน้า (25:02) ทั้งที่เขาบอกเองว่าสองตัวนี้สำคัญต่อโปรไฟล์การ hedge

7. ⚑⚑ สองนาทีสุดท้าย — naive GEX กับ actual GEX 25:38

นี่คือส่วนที่มีค่าที่สุดของคลิปสำหรับคนเทรดอะไรก็ตามที่ไม่ใช่ S&P หรือ NASDAQ · ตรวจจากสไลด์บนจอแล้ว:

	OPRA data	CBOE data
บอกอะไร	กระแสออปชันแบบไม่แยกประเภท — รู้ขนาด ราคาใช้สิทธิ์ เวลา	แยกได้ว่าใครเทรด: market maker · professional customer · broker/dealer · ลูกค้าทั่วไป · บริษัท
รู้ไหมว่าใครเปิดไม้	ไม่รู้	รู้
ค่าข้อมูล	ถูก	~30,000 ดอลลาร์/เดือน
แพลตฟอร์มคิดเงินผู้ใช้	300–600 ดอลลาร์/เดือน	300–600 ดอลลาร์/เดือน

เขาบอกว่า 90% ของแพลตฟอร์ม GEX ไม่มีข้อมูล CBOE (26:41) — แต่คิดราคาใกล้เคียงกัน

และประโยคที่สำคัญที่สุด (27:22):

“น่าเสียดายที่ gamma exposure ที่เราหาได้อย่างมั่นใจจริง ๆ มีแค่ของ S&P 500 กับของ NASDAQ เช่น NDX, QQQ หรือแม้แต่ SPY หรือฟิวเจอร์ส NQ กับ ES · ทั้งหมดนี้คำนวณได้ด้วยเวอร์ชันที่เรียกว่า naive เท่านั้น · และคำว่า naive เป็นการประเมินที่ใจดีมาก เป็นคำที่ใจดีมากแล้ว”

ทำไมถึงสำคัญ: ถ้าคุณไม่รู้ว่าฝั่งไหนของสัญญาเป็น market maker คุณก็ต้อง สมมติ เอา — สมมติมาตรฐานคือดีลเลอร์ถือคอลยาวและพุตสั้น · เมื่อสมมติผิด เครื่องหมายของ GEX ก็กลับด้าน และโซนน้ำเงินกับโซนแดงก็สลับที่กัน

8. ตั้งคำถามกับคลิปนี้ — และคำตอบว่าทำไม

“ถ้าเครื่องมือดีขนาดนี้ ทำไมไม่มีตัวเลข” — ข้อนี้ไม่มีคำตอบในคลิป · เขาแสดงการรีเพลย์ที่ระดับทำงานหลายครั้ง แต่ก็ยอมรับเองที่ 21:20 ว่าราคาทะลุระดับที่ควรเป็นแนวต้านไปหลายอัน · การเลือกเซสชันมาเล่าไม่ใช่การวัด และการที่เขายอมรับข้อนี้เองทำให้คลิปนี้ซื่อสัตย์กว่าค่าเฉลี่ยของหมวดนี้

“ข้ออ้างว่าไม้ใหญ่กำไรงาม ตรวจได้ไหม” — ตรวจได้ และเขาไม่ได้ตรวจ · เขาเสนอเองว่า “เป็นสมมติฐานที่เราเอาไปประเมินและทดสอบได้” (13:55) ซึ่งถูกต้อง แต่คลิปจบโดยไม่มีใครทดสอบ

“เขาขายอะไรอยู่” — DeepGamma · เขาพูดถึงทดลองใช้ฟรีสามครั้งในคลิป (17:50, 27:03) และอ้างว่า “เราเป็นแพลตฟอร์มเดียวตอนนี้ที่ทำแบบนี้ด้วยข้อมูล CBOE ที่มีใบอนุญาต” (17:56) · ลิงก์ทดลองใช้อยู่บรรทัดแรกของคำอธิบายใต้คลิป · เนื้อหาเรื่อง OPRA กับ CBOE เป็นความจริงที่ตรวจสอบได้ และขณะเดียวกันก็เป็นจุดขายของสินค้าเขาพอดี — ทั้งสองอย่างเป็นจริงพร้อมกันได้ แต่ผู้ฟังควรรู้

“gamma ลบ = เล่นไปต่อ ใช้ได้จริงไหม” — บนทองเราวัดแล้ว ดูหัวข้อ 11 · คำตอบสั้น ๆ คือ ไม่

9. ที่มาของเนื้อหา — ใครพูด และมีอะไรจะขาย

Andrea Cimi — บอกว่าเทรดมา 8 ปี เคยเทรดเคียงข้าง “ผู้จัดการกองทุนเฮดจ์ฟันด์จริง แชมป์เทรดระดับโลก และอดีต market maker” และกำลังอยู่ระหว่างเปิดกองทุนแรกของตัวเอง (0:24) · อ้างถึงคลิปเทรดสดก่อนหน้ากับ Fabio ที่ทำได้กว่า 7,000 ดอลลาร์ในเซสชันเดียว (0:44)

ช่อง Andrea Cimi · เผยแพร่ 25 กันยายน 2026 · ยาว 28 นาที · ผู้สนับสนุนคือ DeepGamma (deepcharts.com) ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้สาธิตทั้งคลิป

สิ่งที่เขาทำได้ดี — แยก positioning data ออกจาก dealer exposure อย่างชัดเจน · ให้เส้นแบ่งขนาดเป็นตัวเลข · ยอมรับเองสองครั้งว่าระดับไม่ทำงานทุกครั้ง · และอธิบายข้อจำกัดของสายข้อมูลตัวเอง ทั้งที่มันลดความน่าเชื่อถือของสินค้าทุกเจ้ารวมถึงเจ้าที่เขาโปรโมต

10. ใคร ทำอะไร ที่ไหน อย่างไร — ถอดเหตุการณ์ในตลาดจากบทเรียนนี้

ใคร	รายย่อยและสถาบันเป็นผู้วางเดิมพันออปชัน (ครึ่งหนึ่งของปริมาณ) · market maker อย่าง Citadel เป็นอีกครึ่ง รับหน้าที่ให้สภาพคล่อง
ทำอะไร	market maker เก็บสเปรด แล้วกลบความเสี่ยงทิศทางด้วยการซื้อขายสินทรัพย์อ้างอิง
ที่ไหน	ความเสี่ยงอยู่ในออปชัน การกลบลงไปที่ ES/NQ หรือหุ้น — ราคาที่เราเห็นคือผลพลอยได้
เมื่อไร	หนักที่สุดช่วงปิดตลาด ซึ่งเขาเรียกว่าช่วงที่ gamma sensitivity สูงสุด (20:32)
อย่างไร	ทิศทางการ hedge พลิกตามเครื่องหมายของ gamma — บวกแล้วสวนทาง ลบแล้วตามทาง

11. การวิเคราะห์ — สิ่งที่เราวัดแล้ว

คลิปไม่มีสถิติ เราจึงเอาสองข้ออ้างหลักมาวัดกับทองคำ · ผลตรงกับเขา ครึ่งเดียว

11.1 กำแพงเป็นแนวรับแนวต้านไหม — ⭐ ใช่ แต่เฉพาะฝั่งล่าง

ทดสอบที่กำแพง gamma ของอินดิเคเตอร์ (anchor ± 3.236σ) บน M3 ปี 2015–2019 รวม 48 ช่อง · งานภายใน S75 ยังไม่ได้ขึ้นเป็นหน้ารายงาน

ชุด	ไม้	ส่วนเกินเหนือฐานทิศเดียวกัน
ตีกลับที่กำแพงล่าง (ซื้อ)	511	+0.033 ถึง +0.057R · บวกทั้ง 12 ช่อง
ตีกลับที่กำแพงบน (ขาย)	462	−0.032 ถึง −0.084R
ทะลุกำแพงล่าง (ขาย)	431	−0.025 ถึง −0.097R
ทะลุกำแพงบน (ซื้อ)	399	ประมาณศูนย์

ชุดแรกเป็นชุดเดียวในโปรแกรมที่ กำแพงเลื่อนวัน (ของปลอม) ติดลบทั้ง 12 ช่อง → ของจริงชนะของปลอม 12 ต่อ 12 และบวก 4 ใน 5 ปี · แต่ z 2.33 ยังไม่ถึงเกณฑ์นัยสำคัญของโปรแกรมที่ 3.95 จึงจัดเป็น “บวกแต่ยังพิสูจน์ไม่ได้”

เทียบกับคลิป: ข้อ “กำแพงเป็นแนวรับแนวต้าน” ของเขา ผ่านเฉพาะฝั่งล่าง · ความไม่สมมาตรนี้ไม่มีอยู่ในคลิป

11.2 “gamma ลบ = เล่นไปต่อ” — ⚑ บนทองไม่เจอ

สองแถวล่างของตารางคือการทะลุกำแพง ซึ่งเป็นรูปแบบที่ตรงกับคำสอน “โซนแดงคือที่ที่ราคาจะเร่ง” มากที่สุด · ทั้งสองฝั่งให้ประมาณศูนย์ถึงติดลบ · และระดับ gamma ระยะไกลที่สุดของอินดิเคเตอร์ (±5.272σ) เมื่อใช้เป็นลิมิตรายวัน ฝั่งซื้อได้ +2.28 bp ขณะที่ต้องการ 9.54 bp ฝั่งขายติดลบ (งานภายใน S60)

11.3 ⚑ ของเราไม่ใช่แม้แต่ naive GEX

เขาแบ่งเป็นสองชั้น เราต้องเติมชั้นที่สาม เพราะทองอยู่ชั้นนั้น

ชั้น	ใช้ข้อมูลอะไร	สมมติอะไร	มีให้ใครบ้าง
Actual GEX	CBOE — รู้ว่าใครเทรด	ไม่ต้องสมมติ	SPX, NDX · ค่าข้อมูล 30,000$/เดือน
Naive GEX	OPRA — OI จริง แต่ไม่รู้ว่าใคร	ดีลเลอร์ถือคอลยาว พุตสั้น	ตลาดที่มี OI เปิดเผย
ที่เราวาดบนทอง	ไม่มี OI เลย	แถบ σ จากพฤติกรรมความผันผวน	—

เราเคยตรวจแล้วว่าสายข้อมูลออปชันทองบน TradingView คืนค่า open interest เป็นค่าว่าง ทำให้คำนวณ GEX ของจริงไม่ได้ · เราจึงเริ่มทดสอบด้วย OI จริงของ COMEX แทน แต่ยังเป็นชุดข้อมูลบางส่วน — ดู GEX จริงของทอง ทดสอบด้วย OI ของ CME

แปลว่า สิ่งที่อินดิเคเตอร์เราเรียกว่า gEXP, gFLIP และกำแพง gamma คือ แถบความผันผวนที่วางด้วยตัวคูณฟีโบนักชี ไม่ใช่ gamma ของดีลเลอร์ · มันยังมีประโยชน์ในฐานะแผนที่ระดับ — ข้อ 11.1 พิสูจน์ว่าระดับล่างมีข้อมูลจริง — แต่อย่าอ้างกลไกดีลเลอร์ไปกับมัน เพราะเราไม่มีหลักฐานว่าดีลเลอร์อยู่ตรงนั้น

11.4 เส้นแบ่งขนาดของเขา เราทดสอบไม่ได้

ข้อ “เอาเฉพาะระดับที่เป็นพันล้าน” (22:42) เป็นตัวกรองที่ดีและทดสอบได้ — ถ้ามีมูลค่า gamma เป็นดอลลาร์ · บนทองเราไม่มี เพราะไม่มี OI · นี่คือตัวอย่างตรง ๆ ของสิ่งที่ข้อมูลกีดกันเราไว้ ไม่ใช่สิ่งที่วิธีการกีดกัน

12. นำไปใช้กับ XAUUSD

1. อย่าย้ายคำสอนนี้มาทั้งก้อน — ทองไม่อยู่ในรายการที่เขาบอกว่าหา GEX ได้อย่างมั่นใจ และเขาเป็นคนบอกเอง (27:22)
2. สิ่งที่ย้ายมาได้คือตรรกะสองระบอบ — บีบตัวกับเร่งตัว เป็นกรอบคิดที่ใช้อ่านบริบทได้ แม้ตัวเลขจะมาจากแถบ σ ไม่ใช่ gamma จริง · แต่ใช้เป็นแผนที่ ไม่ใช่เป็นสัญญาณ ตามที่คลังนี้ย้ำเสมอ
3. สิ่งที่วัดแล้วใช้ได้บนทองคือกำแพงฝั่งล่างเท่านั้น (ข้อ 11.1) และยังไม่ผ่านเกณฑ์
4. ถ้าอยากทำให้ถูกต้องจริง ๆ ต้องไปเอา OI ของออปชันทองจาก COMEX ซึ่งมีอยู่จริงและเป็นข้อมูลรวมศูนย์ · นั่นคือทางเดียวที่จะทดสอบกรอบของเขากับทองอย่างซื่อสัตย์
5. จังหวะปิดตลาดที่เขาบอกว่า gamma sensitivity สูงสุด (20:32) — ทองมีจังหวะของตัวเองเพิ่มคือ LBMA fix สองรอบและเวลาปิด COMEX ซึ่งไม่อยู่ในกรอบของเขา

13. ข้อจำกัด

• คลิปไม่มีสถิติ ทุกข้อสรุปของผู้พูดมาจากการเดินผ่านรีเพลย์ที่เลือกมาแล้ว
• ผลการทดสอบของเราทั้งหมดอยู่บนทอง XAUUSD ปี 2015–2019 ซึ่งเป็นโซนพัฒนา · ไม่ใช่ SPX หรือ NQ ที่ผู้พูดเทรด และกำแพงที่เราทดสอบเป็นแถบ σ ไม่ใช่ gamma จริง ผลของเราจึงไม่ได้พิสูจน์หรือหักล้างข้ออ้างของเขาบนสินทรัพย์ของเขา
• S75 ยังไม่มีหน้ารายงานบนเว็บ จึงอ้างเป็นงานภายใน และยังไม่เคยใช้โซนตรวจสอบ
• ความไม่สมมาตรที่เราพบ (เฉพาะกำแพงล่างที่ใช้ได้) อธิบายกลไกไม่ได้ อาจเป็นเพราะทองขาขึ้นตลอดช่วงที่ทดสอบ
• ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน

14. สรุป

คลิปนี้เป็นคำอธิบาย GEX ที่เป็นระบบที่สุดเท่าที่เราเจอในคลิปเดียว: ขนาดตลาด → เหตุผลที่ดีลเลอร์ต้อง hedge → สองชั้นของการอ่านโฟลว์ → สองระบอบที่ตรงข้ามกัน → และเส้นแบ่งขนาดเป็นตัวเลข

แต่สิ่งที่ทำให้มันคุ้มค่าที่สุดสำหรับคลังนี้คือ สองนาทีสุดท้าย ที่ผู้พูดเดินออกมาบอกเองว่า GEX ที่เชื่อถือได้จริงมีแค่ของ S&P กับ NASDAQ ที่เหลือเป็นเวอร์ชันที่เขาเรียกว่า naive และยังบอกว่า “naive เป็นคำที่ใจดีมากแล้ว”

ทองไม่อยู่ในรายการนั้น และสิ่งที่เราวาดบนชาร์ตทองยังห่างจาก naive GEX ไปอีกขั้นหนึ่ง เพราะเราไม่มี open interest เลย

เมื่อวัดจริงบนทอง ข้อเสนอของเขาผ่านครึ่งเดียว: กำแพงฝั่งล่างมีข้อมูล (ชนะกำแพงปลอม 12 ต่อ 12 บวก 4 ใน 5 ปี แม้ยังไม่ผ่านเกณฑ์) ส่วน “gamma ลบ แล้วเล่นไปต่อ” ไม่เจอเลย — การทะลุกำแพงให้ประมาณศูนย์ถึงติดลบทั้งสองฝั่ง